亞馬遜、微軟與Alphabet本週將陸續公布財報，市場預期三家公司雲端業務成長都將進一步加速。不過，全球市場近期震盪，加上AI基礎設施融資成本升高，投資人也開始要求科技巨頭證明，數千億美元AI支出能夠真正換來營收與現金流。記者黃仁杰／編譯

亞馬遜、微軟與Alphabet本週將陸續公布財報，市場預期三家公司雲端業務成長都將進一步加速。不過，全球市場近期震盪，加上AI基礎設施融資成本升高，投資人也開始要求科技巨頭證明，數千億美元AI支出能夠真正換來營收與現金流。

[caption id="attachment_329237" align="aligncenter" width="1672"] 亞馬遜、微軟與Alphabet本週將陸續公布財報，市場預期三家公司雲端業務成長都將進一步加速。（圖／AI生成）[/caption]

CoreWeave等AI雲端業者債券殖利率上升，Meta債務違約保險成本也創下新高，使市場更加關注AI資料中心究竟要如何籌措龐大資金，尤其美國利率仍有進一步上升的可能。

AI泡沫疑慮再起　三巨頭今年砸6000億美元

近期市場動盪重新引發AI泡沫討論，包括Citadel創辦人Ken Griffin等投資人都提出警告，部分企業甚至因此延後IPO計畫。

美國期中選舉若由民主黨取得明顯優勢，也可能讓資料中心產業面臨更多政策壓力。目前美國多地已因電網負擔、電價與環境問題，出現反對大型資料中心建設的抗議。

中國科技股近期同樣大幅修正，不到4個月內市值蒸發約4800億美元，AI需求、資本支出與出口限制疑慮，都讓先前高估值快速降溫，也被視為全球市場可能面臨的警訊。

亞馬遜、微軟與Alphabet目前合計在手訂單接近1.7兆美元，今年資本支出最高可能達6000億美元。

Meta財報成前車之鑑

Meta上週財報已顯示，市場對AI支出的容忍度正在下降。

即使Meta營收成長優於預期，未來展望也偏正面，但公司進一步提高支出計畫後，股價隔日仍重挫近7%，今年以來跌幅也超過4%。

Zacks Investment Management首席市場策略師Brian Mulberry表示，市場對單純擴大資本支出的接受度正快速下降。

對亞馬遜、Google與微軟而言，這次財報最重要的指標之一，就是雲端業務能否維持高速成長，並證明後續資本支出可以在不進一步壓縮自由現金流的情況下持續擴張。

Google Cloud營收估年增95%

三大雲端業者中，Google Cloud預計仍將維持最快成長速度。

LSEG預估，Google Cloud第三季營收將大增95.1%，達295.7億美元，高於前一季81.8%的年增幅。

AWS則預計於週四公布財報，營收估年增38.2%，高於前一季36.8%。

Visible Alpha預估，微軟Azure營收則將成長47.7%，同樣高於3個月前的42%。

不過，現金流表現可能出現明顯差異。Alphabet與亞馬遜預計分別連續第2季與第3季出現現金流出，微軟則可能創造超過80億美元現金流。

Google雲端亮眼　搜尋業務面臨AI代理競爭

Alphabet目前AI布局中的亮點，主要來自Google Cloud與自研晶片。

不過，市場仍擔心Google AI模型面臨OpenAI與Anthropic競爭，同時Meta Muse等個人AI代理，以及ChatGPT等聊天機器人，也逐漸對Google長期最重要的搜尋業務形成壓力。

Google搜尋營收年增率預計由前一季16.8%放緩至14.7%。

Alphabet整體營收則估達1281.8億美元，年增25.2%，成長速度略高於前一季。

Citizens分析師Andrew Boone認為，這季管理層的說法可能和實際財務數字同樣重要，因為搜尋市場競爭重新升溫，而投資人對AI資本支出能否回收的疑慮也持續增加。

Microsoft首次公布Azure實際營收

微軟週三將首次採用新的財務部門架構公布財報。

公司把雲端、AI與企業軟體整合為「Agents and Infra」部門，Windows、遊戲與廣告業務則歸入「Devices and Consumer」。

另一項重要變化，是微軟將首次公布Azure單季實際營收，不再只提供成長率。

分析師預估，Azure第三季營收將達330.6億美元，帶動Microsoft整體營收年增16.7%至906.6億美元，不過增速較前一季略微放緩。

亞馬遜整體營收成長則預計由前一季19.6%降至12.3%。

在AI基礎設施投資進入數千億美元規模後，本週三大科技巨頭財報的焦點，已不只是「AI還有沒有成長」，而是雲端營收能否持續加速，以及龐大的AI資本支出是否開始帶來足以支撐下一輪投資的現金回報。

來源：路透社

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Anthropic正打造一套跨產品生態系，採取類似Amazon與Uber的策略，藉由多元服務提高客戶黏著度，該公司提交的S-1上市申請文件顯示，這項策略正逐漸奏效，目前每年支出至少10萬美元的客戶中，超過半數同時使用Claude平台，以及Claude Code或Cowork等自有應用程式；去年底這一比例約為30%。

記者許若茵／編譯

Anthropic正打造一套跨產品生態系，採取類似Amazon與Uber的策略，藉由多元服務提高客戶黏著度，該公司提交的S-1上市申請文件顯示，這項策略正逐漸奏效，目前每年支出至少10萬美元的客戶中，超過半數同時使用Claude平台，以及Claude Code或Cowork等自有應用程式；去年底這一比例約為30%。

[caption id="attachment_227519" align="aligncenter" width="915"] 目前每年支出至少10萬美元的客戶中，超過半數同時使用Claude平台，以及Claude Code或Cowork等自有應用程式；去年底這一比例約為30%。（圖／Anthropic）[/caption]

Anthropic週一向美國證券交易委員會提交的S-1文件指出，「企業客戶採用Claude的速度與深度，充分證明Claude在前沿AI領域的地位。」截至9月30日，Anthropic每年支出至少10萬美元的客戶超過1萬1900家；每年支出超過100萬美元的客戶超過1900家；每年支出達1000萬美元以上的客戶則約有250家。

Anthropic將客戶成長動能歸因於「客戶逐漸體認到在整個組織內部署Claude的價值，因而大幅擴大使用規模」。截至第三季末，該公司的淨營收留存率約為900%。

Anthropic也藉此與傳統軟體即服務（SaaS）產業做出區隔。公司表示，Claude並非「僅服務單一使用情境的靜態產品」，而是具備快速進步能力的「前沿AI」，涵蓋AI模型、開發者平台，以及使用者能直接操作的應用程式。

上市文件指出，「任何一個層面的進步，都會在三個層面產生累積效應，加快我們提供更強大智慧能力的速度。」Anthropic認為，這種整合式策略是越來越多客戶同時使用Claude平台與自有應用程式的原因。

這套策略並不陌生。Uber最初以叫車服務起家，之後擴展至外送與貨運業務。Amazon則透過AWS雲端運算服務吸引客戶，再將合作關係延伸至儲存、資料庫及其他服務，使客戶更難離開整個生態系。

與這些公司相似，Anthropic不必為每項產品重新尋找全新買家，企業可以先從API開始使用Claude，再讓工程師導入Claude Code，接著將Cowork推廣至更廣泛的員工群體。

使用這些應用程式的客戶，對Anthropic而言具有更高的商業價值。根據上市文件，第三季使用Claude Code的Claude企業版客戶中，支出最高的5%客戶，每月支出約為未使用這項程式開發工具的一般企業用戶平均支出的20倍。

這項發現顯示，Anthropic仍有很大的空間提高每位用戶的支出，也說明為何公司積極將應用程式導入原本僅使用API的客戶帳戶。Anthropic表示，公司透過投資應用AI團隊，進一步推動產品在企業內部自然擴散。內部應用AI團隊與新創公司及大型企業合作，協助將Claude整合進客戶既有的技術架構。

近期，Anthropic也與Blackstone及其他私募股權公司推出名為Ode with Anthropic的獨立合作事業，安排直接進駐企業的工程師，運用Claude打造客製化AI工具。

Anthropic也仰賴第三方通路合作夥伴拓展市場，包括大型雲端服務商AWS、Google Cloud與Microsoft Azure。根據上市文件所稱的「聯合市場拓展策略」，Anthropic與客戶維持直接合約關係，並向各家雲端服務商支付費用。公司表示，這種安排有助於「避免通路衝突」並「掌握定價權」。

隨著Anthropic持續推出新產品，並試圖不斷「重新塑造自身業務」，逐漸成形的客戶黏著策略可能變得更加重要。公司表示，未來將推出「旨在讓經濟價值遠超現有產品的新類型產品」，並且相較於一般企業，投入較少心力「鞏固現有產品與商業模式」，轉而投入更多資源開創新的產品與商業模式。

不過，儘管營收快速成長，上市文件也揭露了公司面臨的阻力。2026年上半年，Anthropic營收達163億美元，高於去年同期的12億美元。協助Anthropic銷售Claude的雲端合作夥伴，正逐漸將Anthropic視為競爭對手。Anthropic表示，這可能使公司難以從這些合作夥伴取得所需的運算資源。文件指出，Amazon、Google與Microsoft可能優先滿足自身需求，或優先支持自己投資的競爭業者。

客戶集中度也是另一項風險。上市文件的風險因素章節提到，「最大客戶的需求若出現任何不利變化……都可能對我們的業務與前景造成不利影響。」

文件進一步表示，如果一個或多個最大客戶大幅削減支出或終止合作，而公司無法透過建立新的客戶關係，或增加其他現有客戶的業務來彌補，將可能對Anthropic的業務、財務狀況及營運成果造成不利影響。

資料來源：techcrunch

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輝達GPU已成為AI產業最搶手的運算資源之一。隨著需求持續攀升，企業取得GPU的方式也愈來愈多，除了亞馬遜、微軟、Google等大型雲端服務商，也可向CoreWeave等新型GPU雲端業者租用，甚至透過小型供應商、策略交易，或直接購買硬體自行部署。記者黃仁杰／編譯

輝達GPU已成為AI產業最搶手的運算資源之一。隨著需求持續攀升，企業取得GPU的方式也愈來愈多，除了亞馬遜、微軟、Google等大型雲端服務商，也可向CoreWeave等新型GPU雲端業者租用，甚至透過小型供應商、策略交易，或直接購買硬體自行部署。

[caption id="attachment_328081" align="aligncenter" width="1672"] GPU已成為AI產業最搶手的運算資源之一。（圖／AI生成）[/caption]

目前輝達預估，截至10月的季度營收將達1080億美元，年增89%。SemiAnalysis統計，截至9月全球已有323家輝達GPU供應商，高於不到11個月前的209家。

大型雲端仍是企業首選

亞馬遜、Google與微軟等超大規模雲端服務商仍是許多大型企業取得GPU的第一選擇。除了算力充足，也具備長期建立的企業信任、資安與完整雲端服務能力。對軟體公司而言，採用AWS、Azure等平台，也能降低客戶對供應商可靠性的疑慮。

不過，問題在於GPU供應依舊吃緊。亞馬遜執行長Andy Jassy7月就表示，公司無法滿足今（2026）年所有預期需求，並認為這種情況可能延續至2027年。

CoreWeave等「新型雲端」快速崛起

大型雲端供不應求，也讓CoreWeave、Nebius等專注GPU算力的新型雲端服務商快速崛起。

AI新創Modal最初使用大型雲端服務，之後逐步轉向主要GPU雲端業者，目前已同時使用25家供應商。

甚至Google與Microsoft自己也開始向CoreWeave等業者採購算力。

不過，大型GPU雲端通常需要客戶提前付款、簽訂長期合約，從簽約到GPU真正上線也可能需要數月。CoreWeave表示，要臨時在一天內提供1萬顆GPU給新客戶並不容易，目前短期產能基本上已被訂滿。

小型GPU雲端主打彈性與即時供應

如果企業急需GPU，就可能轉向規模更小、知名度較低的供應商。

這類業者可能專攻特定國家或市場，相較大型GPU雲端，通常能提供更靈活的租賃方式。

部分公司也提供裸機GPU（bare-metal GPU），讓客戶直接掌握硬體資源，但相對需要自行處理更多系統管理工作。

對這些客戶而言，核心問題通常只有兩個：什麼時候拿得到GPU，以及價格是多少。

自購GPU交給雲端商代管

Oracle則提供另一種模式，允許客戶「自帶GPU」。

企業可以自行採購AI晶片，再把硬體放進Oracle資料中心，由Oracle負責供電、機房與營運。

這對擁有資金購買GPU，卻缺乏電力、資料中心空間或專業人力的企業具有吸引力，也讓企業不必自己興建完整資料中心。

Oracle認為，這類自帶硬體模式甚至有助於提高投入資本報酬率。

有GPU的公司開始出租算力

另一種快速興起的模式，是直接向手上已有大量GPU的公司租算力。

SpaceX就曾把多餘運算容量提供給Google與開源AI新創Reflection，也曾與Cursor、Anthropic等公司簽訂GPU供應協議。

其中，SpaceX與Anthropic的算力租賃協議，每月金額高達12.5億美元，持續至2029年中。

SpaceX財務長Bret Johnsen表示，目前新增AI運算設備的投資回收期不到一年。

Meta也傳出正在籌組新的雲端業務，未來可能直接對外出售AI算力。

自建資料中心仍是選項

即使雲端算力選項愈來愈多，不少大型企業仍選擇直接購買GPU伺服器，部署在自家資料中心。

Dropbox就是其中之一，公司持續依賴自行部署的GPU；Everpure也購入GPU，用來執行開放權重AI模型，供內部軟體工程師使用。

隨著需求升溫，GPU租賃價格也持續走高。根據Ornn統計，輝達B200每小時現貨租賃價格自3月以來已上漲超過一倍。

從大型雲端、新型GPU雲端、小型供應商，到自帶硬體、策略租賃與自建機房，企業取得輝達GPU的方式正快速分化。對需要大量AI算力的公司而言，未來競爭的不只是誰買得到GPU，而是誰能用更低成本、更快速度取得足夠算力。

來源：CNBC

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生成式 AI 的快速發展，讓攻擊者更容易製作大量、不易分辨的釣魚郵件。業者雖然都有裝了防毒軟體（部分有設置防火牆），但萬一資料被加密、老舊主機故障，飯店能不能把重要資料找回來？
先假設員工不小心點開偽裝成訂房通知的郵件，飯店主機受到感染，櫃檯一時查不到訂單與住房資料。假如有做了雲端備份，飯店就能在短時間內重建主機、確認安全後，依備份資料和復原流程把資料放回系統，協助現場盡快恢復作業。飯店的資料庫備份對業者的好處是：訂房資料出狀況，不會擔心沒有機會找回來。
媒體中心／臺北報導

飯店櫃檯忙著辦理入住，訂房電話與現場需求接連湧入，PMS（飯店管理系統）主機卻突然中毒或故障。櫃檯查不到訂房與房況，房務及後台行政作業也受影響，員工只能改用人工登記、反覆確認資料，整家飯店的客戶接待頓時大亂。

生成式 AI 的快速發展，讓攻擊者更容易製作大量、不易分辨的釣魚郵件。業者雖然都有裝了防毒軟體（部分有設置防火牆），但萬一資料被加密、老舊主機故障，飯店能不能把重要資料找回來？

[caption id="attachment_327965" align="alignnone" width="1672"] 金旭資訊攜手微軟 Azure 推出「資料庫」與「檔案」雲端備份方案，整合至既有系統架構，能協助旅宿業者快速建置，不必更換原有系統。（圖／金旭資訊提供）[/caption]

先假設員工不小心點開偽裝成訂房通知的郵件，飯店主機受到感染，櫃檯一時查不到訂單與住房資料。假如有做了雲端備份，飯店就能在短時間內重建主機、確認安全後，依備份資料和復原流程把資料放回系統，協助現場盡快恢復作業。飯店的資料庫備份對業者的好處是：訂房資料出狀況，不會擔心沒有機會找回來。

另外，常遇到因為地端老舊主機硬碟突然故障，或因為中了勒索病毒，把公司內共用資料夾裡的文件鎖住，部門可能連日常作業資料也拿不到。

假如有建置端備份方案，系統會自動將檔案備份到雲端，白天同步有變動的檔案，不影響機器效能讓前台使用者的操作維持順暢，夜間離峰再進一步核對；遇到主機異常，很快能在主機修復或重建後，便可依復原流程取回備份檔案。飯店的檔案備份對業主的好處是：主機壞了，常用的日常文件不怕完全救不來或被消失。

[caption id="attachment_327966" align="alignnone" width="1672"] 金旭資訊旨在幫助旅宿業者，在AI攻擊升級的時代裡，不用再擔心資料中毒遭惡意破壞、上鎖，更安心的專注在服務客戶。（圖／金旭資訊提供）[/caption]

旅宿系統領導品牌金旭資訊攜手微軟Azure，運用Azure Blob推出「資料庫」與「檔案」雲端備份方案，整合至既有系統架構，能協助旅宿業者快速建置，不必更換原有系統。

微軟Azure Blob雲端的優勢在於支援加密、存取控制及「不可變 WORM」 儲存等功能；擁有這個特性，在遭遇更高層的惡意攻擊時，能防止資料遭修改或刪除。

金旭資訊雲端備份方案採月租收費，旅宿業者無須一次性投入大筆建置費用，即可快速導入部署無痛升級，幫助旅宿業者在AI攻擊升級的時代，不用再擔心資料中毒遭惡意破壞、上鎖，也同時不需去擔心因主機老舊異常或硬體期限到了突然故障，而間接影響日常營運，客訴，讓旅宿業更安心的專注在服務客戶，也能讓同仁的時間投資在更優質的營運核心和為公司創造營收和客戶價值。

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訓練日期：2026-10-21 上課地點：台北市大安區忠孝東路3段96號11樓-1 上課費用：學員負擔：100 …訓練日期：2026-10-21
上課地點：台北市大安區忠孝東路3段96號11樓-1
上課費用：學員負擔：10000元  政府負擔：90000元

訓練目標：

AI及大語言模型應用開發 - 從​Prompt Engineering提示工程與Context上下文、Embedding向量化模型及RAG檢索增強生成、Function Call外部系統及第三方API呼叫，以掌握模型輸出之品質及優化技巧。AI Agent開發技術，從OpenAI SDK / Gemini API運用、自動化測試評估模型輸出、使用n8n AI自動化平台或Semantic Kernel開發AI Agent整合於專題中。

輔導考取微軟Azure AZ900 雲端認證並熟悉Azure雲端平台 - 對Azure Web App /SQL Database / Storage / VM的管理及佈署，並能善用Azure雲端平台開發各種應用。

後端技能 - C# /.NET開發，並使用SQL資料庫，善長ORM - EF Core及Dapper存取資料庫，能運用ASP.NET Core MVC開發一個完整線上服務系統或電商平台並整合AI應用，需串接各種第三方服務及金流，使用Vue.js + Web API以熟悉前後端分離的開發模式 ; 能運用Redis快取優化效能，Coravel進行工作排程，了解專案分層模式設計（Service / Repository）與重構技巧，建置高品質且好維護的系統。

前端技能 - HTML / CSS網頁切版及RWD網頁設計、Bootstrap / Tailwind運用能力、JavaScript / 前端框架 Vue.js 開發能力。

DevOps與軟體工程基礎 - 對於Git / GitHub/ Azure DevOps版控及團隊開發工具能熟悉運用，透過Azure DevOps Pipeline實踐CI/CD自動化建置及佈署，了解如何在CI過程中整合單元測試，並能使用 Docker 佈署及管理應用程式。

專案管理及團隊協作 - 運用Azure DevOps演練Scrum敏捷開發，專題期間每週一個Sprint衝刺，每週Demo進度並講解功能與程式碼，實際演練軟體與AI人才在職場上的工作，從本班結業，能比其它新人更有競爭力。

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四、 錄取者繳交身分證與畢業證書影本。五、 繳交自行負擔之新臺幣（以下同）一萬元訓練費用（以下簡稱自付額）予訓練單位，並與訓練單位簽訂訓練契約。六、 青年參加本計畫課程，由勞動部動力發展署分署依訓練單位辦理訓練收費標準，補助每一參訓青年自付額及訓練單位所代墊之訓練費用合計最高十萬元，培訓期間享勞保(訓)。 【勞動部產業新尖兵補助費用】1. 青年參加指定訓練課程，由勞動部勞動力發展署所屬分署依訓練單位辦理訓練收費標準，補助每一參訓青年自付額及訓練單位所代墊之訓練費用合計最高十萬元。2. 青年報名本計畫課程，應先行繳交新臺幣１萬元訓練費用予訓練單位，如後續經審核資格不符，應自行負擔全部訓練費用。3. 青年應與訓練單位簽訂訓練契約。

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梅賽德斯-賓士（Mercedes-Benz）與英國自駕新創Wayve簽署正式量產合作協議，計畫將Wayve的「AI Driver」導入未來賓士車款，最快在未來兩年內開始整合。記者黃仁杰／編譯

梅賽德斯-賓士（Mercedes-Benz）與英國自駕新創Wayve簽署正式量產合作協議，計畫將Wayve的「AI Driver」導入未來賓士車款，最快在未來兩年內開始整合。

[caption id="attachment_305471" align="aligncenter" width="1500"] 梅賽德斯-賓士（Mercedes-Benz）與英國自駕新創Wayve簽署正式量產合作協議。（圖／賓士提供）[/caption]

這也是Wayve端到端自駕AI首次進入豪華車量產市場。雙方合作關係早已展開，今年稍早Mercedes-Benz也參與Wayve規模15億美元的D輪募資。

Wayve不造車 主攻「會學習」的駕駛AI

Wayve本身並不製造汽車，而是開發自動駕駛軟體。

公司採用所謂「AV2.0」架構，透過具身AI（Embodied AI）從大量駕駛資料中學習，而不是完全依賴預先編寫的規則與高精地圖。

Wayve表示，AI Driver不需要HD Map、高精地圖，也不依賴地理圍欄，前往新城市時也不需要重新進行當地特定訓練。

這種端到端學習方式與特斯拉Full Self-Driving的技術方向較為接近，與Waymo大量依賴高精地圖與特定營運區域的Robotaxi模式有所不同。

不過，Wayve最新系統仍導入雷達感測器，而特斯拉近年則逐步移除雷達，轉向以攝影機為主的感知方案。

整合MB.OS AI訓練使用輝達與Azure

此次合作中，Wayve將AI Driver整合進Mercedes-Benz既有的量產車架構，包括車輛硬體、MB.OS作業系統以及地圖介面。

AI Driver的訓練則使用輝達運算基礎設施，並部署在Microsoft Azure雲端環境。

Mercedes-Benz目前將這套系統描述為「先進城市與高速公路點對點駕駛輔助」。

不過，雙方目前尚未公布SAE自動駕駛等級，也沒有透露首批搭載車型，導入時間也僅表示會在「未來兩年內」開始。

Mercedes-Benz技術長Jörg Burzer表示，這將是Wayve AI Driver首次進入豪華車市場量產產品。

不只押寶Wayve 賓士同時囊括三套自駕技術

Mercedes-Benz目前並沒有把自動駕駛發展完全押在單一路線上。

公司已推出Drive Pilot，屬於可在特定高速公路塞車環境下使用的Level 3系統，駕駛可以在符合條件時暫時雙手離開方向盤、視線離開道路。

今年1月，Mercedes-Benz也在CLA導入輝達開源自駕模型Alpamayo，定位為Level 2+駕駛輔助系統。

如今Wayve AI Driver也加入產品布局，等於Mercedes-Benz同時推進多套技術路線，包括特定場景的Level 3、輝達Level 2+方案，以及Wayve主打可擴展至更高自動化程度的具身AI架構。

傳統車廠開始向AI公司買「駕駛大腦」

相較特斯拉選擇自行開發完整自駕軟體，愈來愈多傳統車廠則選擇與Wayve、輝達、Mobileye等專業業者合作，把AI駕駛系統整合進自家車輛。

Wayve今年2月完成15億美元D輪募資，公司估值達86億美元，Mercedes-Benz、Nissan與Stellantis都已成為投資者。

Wayve共同創辦人暨執行長Alex Kendall表示，雙方合作的開發速度與深度，反映Mercedes-Benz與Wayve團隊在技術方向上的高度一致。

來源：Electrek

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Anthropic執行長Dario Amodei本月才呼籲全球AI產業放慢新能力推出速度、正視安全風險，如今公司又正式推出新一代AI模型Claude Opus 5.5。Anthropic表示，新模型效能可媲美旗下頂級Fable 5.1，但與前代相比，運行成本降低40％，並進一步強化安全防護。記者彭夢竺／編譯

Anthropic執行長Dario Amodei本月才呼籲全球AI產業放慢新能力推出速度、正視安全風險，如今公司又正式推出新一代AI模型Claude Opus 5.5。Anthropic表示，新模型效能可媲美旗下頂級Fable 5.1，但與前代相比，運行成本降低40％，並進一步強化安全防護。

在軟體開發測試方面，Anthropic更宣稱，Claude Opus 5.5的成績超越競爭對手OpenAI的GPT-5.6 Sol，而運行成本僅約三分之一。在AI模型競爭持續升溫之際，Anthropic也試圖證明，提升模型能力與強化安全並非只能二選一。

[caption id="attachment_204619" align="aligncenter" width="1536"] AI新創Anthropic。（圖／Anthropic官網）[/caption]

效能媲美Fable 5.1 運行成本降40％

Anthropic表示，Claude Opus 5.5在效能上已經可以與旗下頂級模型Fable 5.1相比，但運行成本比前代更低。Claude Opus 5.5定價為每100萬個輸入Token收費4美元，每100萬個輸出Token則為20美元，比Claude Opus 5低20％。

新模型目前已經可以透過Amazon Web Services（亞馬遜雲端服務）、Google Cloud（Google雲端）及Microsoft Azure（微軟Azure）等平台使用。

程式能力超越GPT-5.6 Sol 成本僅約三分之一

程式開發也是Claude Opus 5.5這次主打的能力之一。根據Anthropic公布的測試結果，Claude Opus 5.5在一項軟體開發基準測試中的成績超越OpenAI GPT-5.6 Sol，但運行成本約只有後者的三分之一。

不過，相關效能與成本比較來自Anthropic公布的測試結果，實際表現仍可能依不同工作內容、使用方式與環境而有所差異。

才喊AI該減速 Anthropic強調安全測試

Claude Opus 5.5推出的時間點格外受到關注。Amodei本月稍早才呼籲全球AI產業放慢推出新能力的速度，希望讓AI安全措施有更多時間跟上技術發展。

Anthropic也特別強調，Claude Opus 5.5在正式推出以前，已經交由獨立AI安全研究機構Frontier Design與METR進行外部測試，並加入過去只有旗下最高能力系統才會使用的安全防護措施。

在Anthropic內部安全測試中，Claude Opus 5.5的表現也優於過去系統。

其中一項專門測試模型是否會試圖突破限制邊界的評估顯示，Claude Opus 5.5出現相關行為的可能性，比Claude Opus 5或Mythos 5.1低約85％。

Sonnet、Haiku 5.5也要來了

Anthropic這波模型更新還沒有結束，接下來幾週還將推出Claude Sonnet 5.5與Claude Haiku 5.5，並將Claude Opus 5.5的多項效能、速度與安全改進帶到其他產品線。此外，Anthropic也將擴大相關計畫，讓經過審核的資安與生命科學研究人員取得更廣泛的模型使用權限。

從降低運行成本、強化程式開發能力，到導入更多外部安全測試，Anthropic一方面呼籲AI產業控制前沿能力發展速度，另一方面仍持續推出新模型，也讓「放慢AI」究竟代表停止推出新模型，還是透過更嚴格安全測試控制發展節奏，成為產業持續討論的焦點。

資料來源：路透社

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上篇聊到，Cosmos DB 這類資料庫天生是為 OLTP（處理單筆交易）設計的，想拿來做 OLAP（跨資料分析），需要先把巢狀資料反正規化成寬表。攤平之後，還有兩件事要決定：資料要放進什麼樣的資料庫、以及用什麼工具讓業務人員自然語言查詢。作者：黃婉中（雲端架構師）

上篇聊到，Cosmos DB 這類資料庫天生是為 OLTP（處理單筆交易）設計的，想拿來做 OLAP（跨資料分析），需要先把巢狀資料反正規化成寬表。攤平之後，還有兩件事要決定：資料要放進什麼樣的資料庫、以及用什麼工具讓業務人員自然語言查詢。

[caption id="attachment_274302" align="alignnone" width="834"] （圖／AI生成）[/caption]

順帶一提，攤平不用另外建表、複製一份資料維護。微軟的 Fabric 是一套把資料整理、儲存、查詢、視覺化包在一起的分析平台，用它的 Mirroring 功能，Cosmos DB 資料同步過去後，可以直接下 query 把巢狀 JSON 展開，再用這段 query 建一個 view。View 不是實體資料，是存起來的查詢邏輯，不用寫 ETL，也不動 Cosmos DB 本身的結構。 

除了表怎麼設計，資料庫本身也要跟著換

客戶後來又問了我一個問題：既然只是把表格設計改一下，那是不是隨便找個資料庫，把表改成上篇那樣就好，不用大費周章換資料庫？

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這裡有一層容易被忽略的細節：反正規化只是改變表怎麼設計，但資料庫底層如何存資料，也會影響效能。

傳統 SQL 資料庫（像 PostgreSQL、MySQL）是列式儲存（row storage）：同一筆記錄的所有欄位，實際存在硬碟上相鄰的位置。這對 OLTP 很合適，因為一筆交易通常要讀寫一整列的大部分欄位，例如結帳、更新個人資料，整列存在一起，一次讀寫就搞定。

但 OLAP 常見的查詢是「只挑幾個欄位，掃過幾百萬列」，例如上篇那張銷售事實表，只要「城市」跟「小計」這兩欄算加總，不需要其他欄位。如果資料是列式儲存，即使只要兩個欄位，硬碟還是得把整列讀出來才能挑出需要的部分，等於浪費大量讀取效能。這就是為什麼專門做 OLAP 的資料庫，用的是欄式儲存（columnar storage）：把同一個欄位的資料集中存在一起，查詢時只讀取需要的欄位，大幅加快分析查詢的速度。

所以「要不要換成專門的欄式儲存資料庫」，是看兩個條件：

查詢形狀：如果使用情境是「掃過很多列、只看幾個欄位、要加總分組」，欄式儲存更快。

寫入方式：如果是批次匯入、寫入後很少逐筆修改（像這個客戶每天把 Cosmos DB 資料批次同步過來），欄式儲存更有優勢。

為什麼是 Fabric，不是自己組一套？

資料整理好，也放進合適的資料庫之後，接下來要決定的是：業務人員要用什麼工具，才能用自然語言查到答案。

客戶問我：如果重點是「把資料攤平」，那用 Microsoft AI Foundry 直接接 Cosmos DB，用 AI agent 現場處理，是不是也可以？

技術上走得通，Cosmos DB 的 SQL API 本身也能查巢狀 JSON。但差別在於：Cosmos DB 沒有Create view這種把查詢邏輯存成物件的功能，agent 每次都得現查。要把攤平邏輯固化成一個大家共用的 view，需要使用Fabric。Fabric 可以針對鏡射資料建 view，之後 Data Agent、Power BI 都直接查這個 view 就好。

選 Fabric，等於買了一套資料整理、儲存、查詢介面、視覺化全部包在一起的服務。攤平好的資料留在 OneLake 裡，Fabric Data Agent 直接查，要做報表就接 Power BI，中間不用再多想「這份資料該放哪個資料庫」。

如果選 Foundry，拿到的是查詢介面跟 AI 推理引擎，但資料整理完要放哪裡，得自己決定，可以放 Azure SQL、放 PostgreSQL，甚至最後還是得繞回 Fabric 的 OneLake。要做視覺化報表，還得另外接 Power BI 或別的工具。

有內部工程團隊、想要高度客製化的公司，可能會選 Foundry 自己組；沒有工程團隊、想要幾個月內上線的中小企業，買一套包好的服務，反而更划算。

給讀者的判斷框架

回頭看整件事，其實可以歸納成四個問題，遇到類似情境時可以拿來問自己：

1. 我要做的是 OLTP 還是 OLAP？ 查一筆資料 vs. 算一堆資料的加總，需要不同資料庫設計。
2. 值不值得做反正規化？ 這是一次性的整理成本，換取之後每次查詢都更快更準。如果查詢頻率低、資料結構單純，不一定要大費周章。
3. 需不需要換成專門的欄式儲存？ 看查詢的形狀（找特定一筆，還是掃很多列算加總）跟寫入的方式（頻繁單筆修改，還是批次匯入），不是單純看資料量大小。
4. 要自己組，還是買整合服務？ 沒有工程團隊、想快速上線，選整合服務；有能力客製化、想要更大的彈性，可以自己組。

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國立成功大學建築學系今年10月正式邁入第82週年。面對全球氣候變遷、淨零轉型、產業缺工及人工智慧（AI）快速發展，成大建築系主任暨所長黃恩宇表示，建築教育正從傳統工程導向走向設計、科技、人文與環境的跨域整合，系所未來將持續扮演「國際與在地」、「過去與未來」及「學術與業界」的三大橋樑，透過課程改革、數位科技應用及產學合作，培養能回應未來社會與產業需求的建築人才。記者林育如／台北報導

國立成功大學建築學系今年10月正式邁入第82週年。面對全球氣候變遷、淨零轉型、產業缺工及人工智慧（AI）快速發展，成大建築系主任暨所長黃恩宇表示，建築教育正從傳統工程導向走向設計、科技、人文與環境的跨域整合，系所未來將持續扮演「國際與在地」、「過去與未來」及「學術與業界」的三大橋樑，透過課程改革、數位科技應用及產學合作，培養能回應未來社會與產業需求的建築人才。

[caption id="attachment_294222" align="alignnone" width="831"] 成大建築系基礎設計教育論壇。（圖／成大建築系提供）[/caption]

鏈結國際與在地　EMI、雙聯學位深化跨國交流

成大建築系長期重視國際交流與在地實踐。黃恩宇表示，疫情後台灣高等教育國際化加速，建築領域與海外交流也更加活絡，系所將持續提高全英語授課（EMI）比例，並積極推動雙聯學位合作，除歐美、日本外，也將拓展與亞洲學校的交流。

另一方面，成大位於南台灣，具備深厚的地方連結優勢。面對南科快速發展及周邊農村、社區轉型需求，成大建築師生透過教育部USR（大學社會責任）計畫深入地方，以課程、工作坊及實際專案參與社區營造，讓學生從真實場域理解社會需求。相關經驗也透過國際工作坊及跨國交流帶向海外，形成「在地實踐、國際交流」的雙向連結。

[caption id="attachment_294245" align="alignnone" width="802"] 成大建築系代表臺灣參加威尼斯雙年展。（圖／成大建築系提供）[/caption]

從歷史走向未來　垂直整合教學整合六大專業領域

成大建築系創系歷史可追溯至日治時期，歷經數十年發展，目前已形成涵蓋設計規劃、歷史理論、建築結構、結構工程及環境控制等多元專業領域。黃恩宇指出，如何整合不同領域研究能量，是未來教學的重要課題。

系所近年推動「Vertical Studio（垂直整合課程）」，讓大四、大五及研究所學生跨年級參與設計與研究專案，由不同專長教師共同指導，打破傳統課程與年級界線。同時，學制採四年制與五年制並行，讓學生依自身需求選擇學習路徑，目前約三分之二至四分之三學生選擇五年制，透過實習與畢業設計深化專業整合。

研究所則依不同專業方向分組，並提供M.Arch II等進階學習路徑，讓學生以設計研究為核心，結合不同專業領域進行跨域學習；另設有科技藝術相關學程，結合科技、多媒體與空間美學，拓展學生在展覽、策展及文化場域等方向的發展可能。

面對淨零碳排、極端氣候及災害風險，系所也持續將生命周期、建築節能、防災及建築韌性等議題納入教學與研究，讓學生從設計端思考建築與環境的長期關係。

[caption id="attachment_294248" align="alignnone" width="820"] 成大建築系與筑波大藝術系的安平工作坊。（圖／成大建築系提供）[/caption]

串聯學術與產業　實習、業師與校友網絡接軌職場

成大建築系校友遍布建築師事務所、公部門、營造、土地開發及文化資產保存等領域，系所也持續強化學術與產業的連結。五年制學生大四安排一學期實習，部分學生更有機會赴海外實習；設計課程則邀請具實務經驗的建築師參與教學及評圖，讓學生在校期間就能接觸產業現場。

黃恩宇表示，建築系畢業生的職涯發展早已不只侷限於建築設計，也包括工程、環境控制、文化資產及公共政策等不同領域，因此系所將持續透過教師研究、USR計畫及產學合作，擴大學生與產業及社會的接觸。

[caption id="attachment_294249" align="alignnone" width="843"] 成大建築系每週二的午餐演講。（圖／成大建築系提供）[/caption]

AI進入建築設計與建造　探索智慧審查、機器人施工

面對AI帶來的產業變革，成大建築也積極探索數位科技在建築設計及建造流程中的應用。黃恩宇指出，從規劃設計初期的資料分析、綠建築與節能模擬，到建築法規及相關計算，AI都有機會協助處理大量繁瑣工作，讓建築師將更多時間投入設計思考。

在建造階段，系所也關注機器人與AI的整合，透過機械手臂等自動化技術協助施工，回應營造產業長期面臨的人力短缺問題。另一方面，系上也持續累積建築師訪談及相關資料，探索運用AI建立知識庫及互動工具，協助學生拓展設計思考。

黃恩宇認為，AI不會取代建築師，而是改變建築師工作的方式。未來建築教育更重要的課題，是讓學生理解如何運用AI、駕馭科技，同時保有建築設計所需要的人文思考與創造力。

[caption id="attachment_294251" align="alignnone" width="802"] 成大建築系紐約暑期學校。（圖／成大建築系提供）[/caption]

建築不只是工程　跨域人才回應未來社會需求

黃恩宇指出，建築教育過去較容易被視為工程訓練，但隨著社會對設計、美學、人文及環境議題的重視，建築已逐漸成為結合工程、科技、藝術、人文與社會的跨領域專業。

成大建築不只歡迎具備工程與理工背景的學生，也期待對人文、藝術、歷史、社會及環境議題有興趣的學生加入。黃恩宇表示，建築教育最重要的不只是「把建築蓋出來」，更是理解人與空間、環境及社會之間的關係。

[caption id="attachment_294255" align="alignnone" width="715"] 成大建築系法國工作營。（圖／成大建築系提供）[/caption]

邁入第82週年，成大建築將持續整合歷史累積的專業基礎與未來科技趨勢，從國際交流、在地實踐、跨域教學到產業合作，讓學生在面對AI、氣候變遷及產業轉型等挑戰時，具備專業能力，更能理解社會需求，成為能以建築回應未來問題的新世代人才。

延伸閱讀：成大「討海人」團隊挺進歐洲人力潛艇大賽 Azure蔚藍號刷新隊史紀錄

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AI新創Anthropic準備挑戰史上最大IPO。知情人士透露，Anthropic正尋求在首次公開募股（IPO）中募資最高1,000億美元，估值可能達到約2兆美元，並與NVIDIA（輝達）洽談擔任基石投資人，NVIDIA考慮投入最高100億美元。記者彭夢竺／編譯

AI新創Anthropic準備挑戰史上最大IPO。知情人士透露，Anthropic正尋求在首次公開募股（IPO）中募資最高1,000億美元，估值可能達到約2兆美元，並與NVIDIA（輝達）洽談擔任基石投資人，NVIDIA考慮投入最高100億美元。

不過，目前相關計畫仍在討論階段，NVIDIA最終投資金額、Anthropic募資規模及估值都可能調整。Anthropic拒絕置評，NVIDIA則尚未回應。

[caption id="attachment_290734" align="aligncenter" width="1672"] Anthropic準備挑戰史上最大IPO，與NVIDIA洽談擔任基石投資人，NVIDIA考慮投入最高100億美元。（圖／AI生成）[/caption]

NVIDIA擬當基石投資人 最多投入100億美元

基石投資人通常會在IPO正式向市場推銷前，承諾認購一定比例股份，相當於提前替上市案投下信任票，對規模龐大的IPO而言，先取得大型機構支持，也有助增加其他投資人的信心。

如果NVIDIA最終加入，不僅將成為Anthropic這場超大型IPO的重要早期支持者，也會進一步加深雙方關係。

Anthropic高度依賴NVIDIA GPU提供AI算力，但隨著Claude需求成長、運算資源越來越吃緊，公司也持續尋找更多晶片與算力來源。

雙方早就綁在一起 NVIDIA曾承諾投資100億美元

NVIDIA與Anthropic原本就已有緊密合作。2025年11月，NVIDIA宣布將向Anthropic投資最高100億美元；同一項合作中，Anthropic則承諾採購300億美元、由NVIDIA晶片驅動的微軟（Microsoft）Azure運算資源。

Anthropic背後還有亞馬遜（Amazon）與Google等科技巨頭，同時也是他們的主要算力供應商。

今年4月，Anthropic宣布未來10年將向Amazon AWS投入超過1,000億美元，並使用超過100萬顆Trainium2晶片；另外也與Google及Broadcom合作，增加數GW規模的TPU算力。

Claude需求暴增 Anthropic甚至開始自研晶片

隨著營收快速成長，Anthropic對算力的需求也同步攀升。除了向NVIDIA、Amazon及Google取得運算資源，甚至已成立內部團隊，準備設計針對Claude需求打造的客製化晶片，希望進一步掌握硬體成本。

Anthropic今年5月才完成650億美元募資，投後估值達9,650億美元；若此次IPO最終以約2兆美元估值完成，意味著公司估值可能再次大幅躍升。

根據Anthropic內部的數據顯示，Anthropic年化營收運行率已從2025年底約90億美元，一路攀升至今年7月底超過650億美元。潛在的2兆美元估值，也部分建立在他們預估2028年營收可達1,900億至2,000億美元的基礎上。

最快11月前完成上市 挑戰史上最大IPO

Anthropic上市案預計在11月美國期中選舉前完成。若最終真的募得1,000億美元，不僅將成為今年最受矚目的AI上市案，更可能寫下史上最大IPO紀錄。

AI模型競爭需要投入龐大的晶片、資料中心與能源成本，Anthropic一方面向NVIDIA等科技巨頭取得資金與算力，另一方面又積極分散晶片來源甚至自行開發硬體。這場可能高達1,000億美元的IPO，也將成為資本市場是否願意繼續為AI公司的高估值與龐大資金需求買單的重要考驗。

資料來源：路透社

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